高次元大規模最適輸送基盤技術の研究開発

• Project/Area Number: 24K03004
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related; Basic Section 60030:Statistical science-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University
• Principal Investigator: 山田 誠 沖縄科学技術大学院大学, 機械学習とデータ科学ユニット, 准教授 (00581323)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 包 含 京都大学, 情報学研究科, 特定助教 (20831340)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2027: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2026: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2025: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2024: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
• Keywords: 最適輸送 / 特徴選択

Outline of Research at the Start

本研究課題では, 高次元かつ大規模なデータにおいて高精度かつ高速にWasserstein距離を推定する枠組みを提案する. 具体的には, 研究代表者らが独自に研究を進めている高次元データからの最適輸送や, 構造データからの最適輸送の枠組みを拡張し, 高次元かつ大規模データを扱えるように拡張する. そして, 提案アルゴリズムを自然言語処理の文書分類や文書検索の問題に適用することを目指す.